Lier l’échange des données à l’IA générative permet une gestion plus efficace de la data, particulièrement dans le secteur de la banque. C'est pourquoi, IBM et Artefact ont co-construit la plateforme watsonx.ai, basée sur l’IA générative, pour améliorer la création de personas.

Lier l’échange des données à l’IA générative permet une gestion plus efficace de la data dans les banques. Cette synergie favorise, en effet, des expériences bancaires plus personnalisées, tout en répondant aux exigences de confiance, légalité et précision des données attendues par leurs clients et parties prenantes.
Parce que le secteur marketing se saisit de ces mêmes enjeux, IBM et Artefact ont co-construit la plateforme watsonx.ai, basée sur l’IA générative, pour améliorer la création de personas.

La data au coeur du réacteur des décisions du secteur bancassurance

Le secteur bancaire est intrinsèquement lié aux données : données de paiement, informations sur les clients, transactions, etc.
Il est un fait que les banques connaissent mieux leur clientèle que les autres industries.En effet, le partage de données entre les institutions financières et d'autres entreprises ouvre la voie à des expériences hautement personnalisées. Ce phénomène est amplifié par un contexte réglementaire favorable, avec des normes telles que la directive de paiement DSP2, qui encouragent le “data sharing” ou partage des données entre les banques et des acteurs tiers. En outre, les banques opèrent dans un environnement concurrentiel dans lequel elles cherchent constamment des leviers de croissance. L’un de ces leviers est le data sharing !

L'échange de données brutes a peu de valeur en soi.

En effet, l’IA générative intervient et permet au data sharing de créer de la valeur à la fois les banques et les entreprises en offrant une meilleure compréhension de la clientèle. Par exemple, en croisant les données des clients d’une entreprise avec celles des banques, de nouveaux segments apparaissent et favorisent un ciblage plus précis.

Le data sharing dans le secteur bancaire répond à trois enjeux majeurs :

  • Le risque de confiance: Jusqu'où les banques peuvent-elles partager des données sans compromettre la confiance de leurs clients ? Les banques sont généralement perçues comme les gardiennes les plus fiables, devant l’État, des données personnelles en France. Il faut préserver cette confiance.

  • Le risque légal: Le partage de données doit respecter les réglementations en vigueur, en particulier le RGPD, pour garantir l’utilisation adéquate des données sensibles.

  • Identification des besoins: Il est essentiel de comprendre quels types de données et de granularité sont nécessaires pour répondre aux besoins des marchands.

L’IA générative plus avancée et plus performante que le machine learning traditionnel

A la pointe de la technologie IA générative et de cas d’usage en matière de data sharing pour les banques en matière, ARTEFACT et IBM ont développé une plateforme de création rapide de persona pour les campagnes marketing : watsonx.ai.

Watsonx.ai fournit des capacités avancées de traitement des données, y compris des modèles de langage naturel avancés, des capacités de génération de texte et d'analyse de la data. La plateforme couvre l'ensemble du cycle de vie des projets d'intelligence artificielle, de la collecte des données à la mise en production des modèles.

Elle offre aussi la possibilité de créer des applications d'IA générative sans nécessiter une expertise technique approfondie. Les utilisateurs peuvent travailler sur des ateliers d'idéation et de raffinement de cas d'usage pour répondre précisément aux besoins des clients. Watsonx.ai rend ainsi la création de modèles d'IA plus rapide, plus accessible et plus adaptée aux besoins spécifiques des entreprises.

"[watsonx.ai génère] la valeur sur la création des personas qui prend beaucoup de temps sur des échelles importantes. Les équipes d'ARTEFACT ont eu accès à un certain nombre de studios “low code” de la plateforme pour développer la solution rapidement. L'IA Générative permet cette accélération car il ne faut que peu de données pour fournir d'excellent résultat. Ceci est une réelle nouveauté par rapport au paradigme précédent du machine learning.”
Jean-Armand Broyelle, Principal Data Scientist / Client Engineering France – IBM

Générer des personas en temps réel pour un marketing ultra-personnalisé avec watsonx.ai

Le processus de génération de personas commence par la sélection de plusieurs paramètres :  

  • Les utilisateurs peuvent choisir le nombre de clusters à créer, en fonction des besoins de leur campagne marketing. Et ce, de quelques clusters, pour une approche plus large, à plusieurs dizaines, pour une segmentation fine ;

  • Ils sélectionnent l'industrie pertinente pour la campagne afin de s’assurer que les personas générés correspondent au secteur d'activité de l'entreprise ;

  • Ils spécifient les caractéristiques démographiques des personas (âge, genre, résidence, revenus…) ;

  • Ils définissent les critères de segmentation qui permettent de regrouper les personas en clusters en fonction de leurs comportements d'achat, de leurs préférences et de leurs habitudes (montant dépensé, type de produits achetés, nombre de transactions effectuées…).

Une fois que tous les paramètres sont configurés, watsonx.ai génère les personas en temps réel. Chaque persona est accompagné d'un visage créé de manière aléatoire, illustrant le segment de clientèle. Un descriptif en langage naturel en anglais explique qui il est d'un point de vue commercial. Ces données synthétiques affinent la compréhension du profil pour une meilleure maîtrise des campagnes marketing.

Interagir avec les personas pour mieux les comprendre

L'application va plus loin en offrant la possibilité d'interagir avec ses personas. Les utilisateurs peuvent lancer une conversation avec un persona spécifique, lui poser des questions et obtenir des réponses basées sur les données fournies. Ils comprennent mieux les besoins et les préférences de chaque segment de clientèle.

Ils personnifient alors leurs personas. Autrement dit, l’utilisateur peut demander au modèle de se comporter d’une manière particulière en lui indiquant dans un prompt l'ensemble des caractéristiques psychologiques et socio-démographiques utiles pour savoir comment répondre et se mettre à la place du type de profil visé.

"Pour le comprendre en profondeur, il est possible d’échanger avec son persona. Puis, sur le même principe que ChatGPT, watsonx.ai rédige des messages hyper personnalisés adaptés au type de canal choisi et à chaque cible. C’est un moyen d’aller extrêmement vite et de gagner du temps dans la mise en œuvre des campagnes marketing."
Jérémie Cornet, Senior Manager Banking Services – Artefact

De plus, la plateforme permet de générer des campagnes marketing personnalisées en seulement quelques clics. Les utilisateurs y spécifient le canal de communication, les produits à promouvoir, ainsi que les messages à envoyer. Ces derniers peuvent être automatiquement produits pour chaque personae, selon leurs caractéristiques.

L’IA générative couplée au data sharing est le duo gagnant: productivité améliorée et personnalisation marketing

Petite entreprise ou multinationale, watsonx.ai offre un gain de temps considérable et une précision accrue dans la création de campagnes marketing :

  • Réduction significative du temps nécessaire pour créer des personas, passant de semaines, voire de mois à quelques heures ;

  • Personnalisation beaucoup plus fine, avec des personas basés sur des données réelles à jour ;

  • Discussion avec le persona dans le but de le mettre en situation.

Cette application témoigne de la manière dont le data sharing, combiné à l'IA générative, apporte des bénéfices significatifs à l'industrie bancaire en offrant des solutions de marketing plus efficaces et mieux adaptées aux besoins des clients.